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多项选择题与大型语言模型：以虚构医疗数据为例的案例研究
利用模拟医学考题的方法评估大型语言模型在医学领域的表现，发现传统的多项选择题评估方法可能无法准确测量其临床知识和推理能力，而更强调其模式识别技能。这项研究强调了需要更强劲的评估方法，以更好地评估大型语言模型在医学背景下的真实能力。
PDFa month ago
通过半结构化数据和大型语言模型集成自动生成高质量的医学仿真场景
采用半结构化数据与大型语言模型（LLMs）相结合，本研究引入了一种医学教育变革框架，以自动化生成医学模拟场景。该创新显著缩短了场景开发所需的时间和资源，实现了更广泛的模拟类型，提高了参与度和知识获取，突显了人工智能在推动教育成果和患者护理标
PDF2 months ago
利用先进自然语言处理和伪标签自动评分临床病人笔记
该研究引入了最先进的自然语言处理技术（具体为掩蔽语言建模预训练）和伪标记的方法，以应对临床病历评估的挑战，提高效率和性能，并改变临床病历评估的潜力。
PDF5 months ago
用于医疗程序的混合现实通信：插入中心静脉导管的教学
医疗程序是医疗交付的重要组成部分，获取操作技能是医学教育的关键组成部分。我们提出了一个混合现实实时通信系统，以增加对操作技能培训的获取，并改善远程紧急援助。我们的系统允许远程专家通过视觉和口头指导本地操作员进行医疗程序。研究结果表明，我们的
PDF7 months ago
用于医学教育中大规模非结构化文本数据的检索增强生成和代表性向量摘要化
本文讨论了检索增强生成模型在医学教育领域的应用，并提出了一种使用代表向量对大规模非结构化文本数据进行抽取和生成式摘要的方法。
PDFa year ago
基于 ACR 放射肿瘤学培训考试 (TXIT) 的 ChatGPT-4 标准化测试：面向放射肿瘤学 AI 辅助教育和决策的潜力与挑战
本研究评估了 ChatGPT-3.5 和 ChatGPT-4 在放射肿瘤学领域的表现，结果表明 ChatGPT-4 在统计学、神经系统和眼科、儿科、生物学和物理学方面具有良好的知识，并在诊断、预后和毒性方面表现出色，但在播种治疗和剂量学等方
PDFa year ago
MedAlpaca -- 医疗对话人工智能模型和训练数据的开源集合
本文介绍了一个专门为医学应用 fine-tune 的数据集，并探究 fine-tuning 对于模型性能的影响，通过模型性能对比，论证 fine-tuned 模型在医学考试认证中的优越性。
PDFa year ago